データサイエンティストがフリーランスとして独立する方法と年収目安

こんにちは、ITプロマガジンです。

AI（人工知能）需要の高まりから、人気な職業となっているデータサイエンティストですが、今後フリーランスとして独立したいと考えている方も多いのではないでしょうか？

この記事ではフリーランスのデータサイエンティストになる方法や独立後の収入目安、案件の単価を上げる方法などについて掘り下げていきます。

フリーランスとしてデータサイエンティストを目指す方はぜひ役立てて下さい。

弊社では、数多くの方にフリーランス案件を獲得していただいています。経験とスキルさえあれば、週2日から高収入案件をご紹介できます。まずは無料登録をして色々な案件を見てみてください。弊社からおすすめの案件をご紹介することも可能です。

Contents

1 データサイエンティストの仕事内容とは
2 データサイエンティストがフリーランスとして独立しやすい理由とメリット
3 フリーランスデータサイエンティストの年収相場や案件例
4 フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキル
5 フリーランスのデータサイエンティスト案件は未経験からでも応募可能？
6 データサイエンティストがフリーランスとして独立する方法とタイミング
7 データサイエンティストがフリーランスになる前に準備すべきこと
8 フリーランスデータサイエンティストの案件の探し方
9 フリーランスのデータサイエンティストの案件獲得に役立つサービス
10 フリーランスのデータサイエンティストが案件紹介サイトを選ぶポイント
11 フリーランスのデータサイエンティストが単価を上げる方法
12 フリーランスのデータサイエンティストのキャリアパス
13 フリーランスのデータサイエンティストの将来性
14 まとめ

データサイエンティストの仕事内容とは

データサイエンティストとは、ビッグデータにもとづいて的確な経営判断ができるようにクライアントをサポートする職務です。主な仕事は「データの収集・加工・分析」と「データ分析環境の構築」です。それぞれの内容について解説しましょう。

データの収集・加工・分析

データサイエンスの主な仕事は、クライアントの経営資源として役立つデータを収集・加工・分析することです。その範囲はWebに限定されず、さまざまなデータの収集・加工・分析を担います。

機械学習や統計学などの専門的な知識を活かし、膨大なデータを分析モデルに確立していく仕事です。例えば、分析アルゴリズムの採択やデータクレンジング、精度を高めるためのチューニングなどをおこないます。

データ分析環境の構築

データを収集・分析するための環境づくりもデータサイエンスの仕事です。経営資源に活かすためのデータをさまざまなシステムから収集する環境づくりや、収集した膨大なデータを統合したり、項目分けしたりして意味のあるデータにすることも求められます。

例えば、収集するデータはグラフや数値、口コミなどさまざまです。これら統一性のないデータを統合し、蓄積や変換、活用できる分析しやすい環境を構築します。

データサイエンティストがフリーランスとして独立しやすい理由とメリット

昨今のトレンドを見ると、データサイエンティストはフリーランスとして独立しやすい環境にあるといえます。以下、その根拠について解説していきましょう。

需要が高く将来性がある

現在、データサイエンティストが活躍している背景には、ビッグデータの存在があります。高度な情報化社会となっている現代では、たくさんの企業がビッグデータの分析によって、経営戦略の構築や商品・サービスを提案できるようになりました。

こうした傾向は強まりこそすれ、弱まることはありません。DX（デジタルトランスフォーメーション）推進が強調される今日、ビッグデータ分析はますます重要になっていくでしょう。

ビッグデータを解析するデータサイエンティストが社会的に求められている一方で、担い手はまだまだ少なく、需要に供給が追いついていない状態です。働く側にとっては完全に「売り手市場」なのです。

年収アップが期待できる

前章で見たように、会社員のデータサイエンティストの年収は、日本の平均年収よりも高くなっています。フリーランス向けの案件も、高単価案件のものが目立ちます。

データサイエンティストの守備範囲は、エンジニアの部分だけではなく、マーケティングやコンサルティングの部分も求められるほど幅が広いため、案件が高単価になる傾向にあります。フリーランスとして実績を積み、スキルを蓄積していけば、さらなる年収アップが期待できるでしょう。

働く場所や時間に縛られにくい

フリーランスとして独立すれば、データサイエンティストは働く場所や時間に縛られることなく自由に働く環境を選べる職種でもあります。リモートワーク対応の案件、現場常駐の案件を自分の裁量で選ぶことが可能です。

スケジュール管理をきちんとしていれば、長期休暇をとることもできます。

案件数が多い

案件数が多いことも、データサイエンティストが独立しやすい理由です。ビッグデータの活用や機械学習などの需要は高まっているので、案件数も比較的多い傾向にあります。

弊社ITプロパートナーズで案件を検索すると、データサイエンティストに関連する「データ分析」の案件が200件程度、「phyton」の案件では600件程度ヒットします（2023年2月時点）。そのため、案件は獲得しやすい状況といえるでしょう。

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フリーランスデータサイエンティストの年収相場や案件例

データサイエンティストは年収が高い職業といえます。以下、平均年収とフリーランス案件相場を見ていきましょう。

データサイエンティストの平均年収

求人ボックスの給与ナビによると、データサイエンティストの平均年収は約695万円となっています。若手からベテラン社員全てを掛け合わせた数値の平均であり、日本の平均年収である433万円（※）と比較しても、年収水準はかなり高いといえます。

月給にすると58万円、初任給は24万円程度が相場のようです。厚生労働省の「令和2年度　賃金構造基本統計調査」によれば、大卒の初任給の平均額（通勤手当込み）は22万6,000円であり、その水準を上回っていることが分かります。

派遣社員では、平均時給が2,606円のようです。

※国税庁・令和２年分民間給与実態統計調査より

フリーランスデータサイエンティストの年収や単価相場

弊社「ITプロパートナーズ」に掲載されているデータサイエンティスト案件のうち、週4〜5日稼働のようなフリーランス向けの場合、単価の相場は60万〜90万円程度でした。

年収に換算すると720万〜1,080万円ほどになり、先述の正社員の平均年収である約695万円と比較しても高い傾向にあります。

フリーランスデータサイエンティストの案件例

参考までに、実際のフリーランス案件も紹介します。

以下は、「ITプロパートナーズ」に掲載している実際のデータサイエンティスト向け案件例です。週3日以上の稼働想定で月単価最大60万円が提示されており、フリーランスとしては稼働的な負担を抑えながらも着実に稼ぎやすい案件といえます。

また、以下は週5日稼働で月単価が最大90万円の案件です。Webアクセス解析がメイン業務となり、アクセス解析ツールやBIツール、データベース管理に必須のSQLの理解が求められます。

これらは一例になりますが、案件の高さが伺えるかと思います。ITプロパートナーズではこれ以外にも数多くのフリーランス案件を扱っています。実務経験豊富な方であれば、上記のような案件の獲得が可能です。今の自分がどのような案件を獲得できる可能性があるのか？興味がある方はぜひお気軽にご相談ください。

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フリーランスのデータサイエンティストに必要なスキル

フリーランスのデータサイエンティストとして成功するためには、どのようなスキルが必要になるのでしょうか。

データサイエンティストの仕事は広範囲に及ぶため、幅広い知識と専門的スキルが求められます。ここでは統計学の知識、プログラミングスキル、データベースの知識の3つに分けて解説します。

統計学の知識

収集されたデータの解析には、統計処理や数理モデルの作成が必須になるので、統計学の知識が欠かせません。「記述統計」「推測統計」「回帰分析」などの統計用語についての理解とともに、問題解決のための提言を出すためにはどの分析手法を使えばよいのかの判断がつかないといけません。

PythonやR言語などのプログラミングスキル

データのバッチ処理やデータの形式を統一する際などに、Python（パイソン）やR言語などのオープンソースのプログラミング言語を使用することがあります。PythonやR言語は統計処理向けに最適化されたプログラミング言語なので、ほかの言語に比べて効率的にデータ分析ができます。

特にPythonは汎用性が高く初心者から学ぶことも多い言語で、Webアプリの作成に多用されているだけでなく、今後AIやディープラーニングの分野でも注目されている技術なのです。

PythonやR言語のような統計処理向けのプログラミング言語の習得は、データサイエンティストにとって必須スキルになっているといえます。

データベースに関する深い知識

データベースに関する知識もデータサイエンティストには必須となります。収集された膨大なデータは、いったんデータベースに納められ、必要な時にデータベースからピックアップして分析することになります。その際に、MySQLやPostgreSQLなどのオープンソースのデータベース管理システムが駆使されますが、それらに関する知識と経験が求められます。

フリーランスのデータサイエンティスト案件は未経験からでも応募可能？

フリーランスのデータサイエンティスト案件は、即戦力の専門人材が求められることがほとんどなので、未経験から仕事を取るのは難しいでしょう。しかし「データサイエンティストの経験がなければ絶対に案件を獲得できないのか」というと、そうではありません。

例えばデータサイエンティスト職は初めてであっても、統計学や数学などの素養がある場合は、未経験でもチャンスがあります。「持っているスキルがデータサイエンティストの仕事に具体的にどう関わってくるか」が重要になるでしょう。

例えば、以下は「ランサーズ」に掲載されているデータサイエンス案件で、初心者でも応募可能です。

その他、データ分析教育のメンターや研修プログラム監修といった案件もあり、データサイエンティストとしての実務経験が少なくても獲得できる可能性があります。

データサイエンティストがフリーランスとして独立する方法とタイミング

フリーランスのデータサイエンティストを目指すためには、どのようなステップを踏めばよいのでしょうか。その方法とタイミングを考えます。

まずは実務経験を積んでスキルを身につける

もし未経験の段階からデータサイエンティストを目指すのであれば、まずは企業に正社員として就職・転職し、実務経験を積みましょう。

独学でスキルを学ぶよりも、企業での実務を経験したほうがデータサイエンティストとしてのスキルを身につけられます。また、職場での先輩や同僚との切磋琢磨が自身の成長につながるということもあります。

全くの未経験からの出発なのでいきなりの就職・転職が不安だという人は、スクールで学んでから就職するのもよいでしょう。各種ビジネススクールでデータサイエンティスト養成講座が開かれています。オンライン完結型のものもあり、働きながら転職活動の一環として学ぶこともできます。

可能であれば副業やフリーランス案件を試す

データサイエンティストとしての仕事にも慣れ、生活にゆとりが出てきたら、データサイエンティストとしての副業案件を受けてみるという手があります。

データサイエンティストの守備範囲はとても広いので、副業として選べる案件も多種多様に存在しています。例としては、以下のようなものがあります。

データベースの構築
データ分析
マーケティングプランの構築
新規商品開発のコンサルティング
技術監修
ビジネススクールの講師

経験の積み上げとともに、高単価案件、大きなプロジェクトの案件を受注していくようにしていきます。

データサイエンティストは副業できる？案件の取り方や必要スキル

2023.05.17

人脈と実務経験が一定以上になったら独立する

フリーランスとして独立するタイミングですが、最低でも実務経験1年、基本的には3年以上経験してから独立したほうが失敗は少ないでしょう。

ITプロパートナーズでも、案件を受注できるワーカーは3年以上の実務経験者が多くなっています。

また、会社員時代は積極的に人脈づくりに努めることをおすすめします。フリーランスになってからの案件獲得の方法は、知人の紹介も多くあるからです。

勤めているのが大きな会社であれば、部署横断型のプロジェクトに積極的に参加する、社内報に投稿する、懇親会・レクリエーションに顔を出すなどをしましょう。

社外に人脈をつくるには、ツイッターやフェイスブックなどのSNSの活用が欠かせません。まだアカウントを持っていない人は、すぐに作成しましょう。ビジネス系のオンラインサロンや異業種交流会、ビジネスマッチングアプリの活用なども有効です。

データサイエンティストがフリーランスになる前に準備すべきこと

データサイエンティストがフリーランスになるには、案件を受けられる環境づくりとフリーランスとして活動するための準備が必要です。次では、準備すべき具体的な項目を紹介します。

案件紹介サイトに登録しておく

フリーランスになる前に、案件紹介サイトに登録しておきましょう。会社を辞めてから案件探しをするのはリスクがあるので、フリーランスになる前の段階で登録しておくことをおすすめします。

フリーランス案件の紹介サイトといえば、フリーランスエージェントやクラウドソーシングなどです。それぞれの特徴やおすすめサイトは、後章で紹介しているので参考にしてください。

ある程度貯金をしておく

フリーランスになるなら、ある程度お金を貯めておきましょう。独立後すぐに案件を受けられる見込みがあるならいいですが、一般的に安定収入はなくなるので1年分くらいの生活費は貯めておくことをおすすめします。

独立後、すぐに案件を受けられるとは限りません。案件を受けられず貯金もない場合は、ほかの何かで稼ぎながら案件探しをすることになります。お金を貯めておけば案件探しに集中できるので、気持ちに余裕を持って活動できます。

各種事務手続きについて把握しておく

保険や税金に関わる各種事務手続きを把握しておきましょう。保険の切り替えには、期限もあるので注意が必要です。

一般的に会社を辞めてフリーランスとして活動する際、厚生年金保険から国民年金保険、健康保険は国民健康保険へ切り替えます。退職日から14日以内の手続きが必要なので、注意しましょう。また、会社員時代は会社が年末調整の手続きをしますが、フリーランスは年間の収入を次の年に確定申告しなければなりません。そのため、確定申告に関する必要な手続きも把握しておきましょう。

必要に応じて資格を取得しておく

データサイエンティストになるための特別な資格はありません。しかし、資格の勉強は学びになりますし、案件獲得のアピール材料になることもあります。関連する資格は、必要に応じて取得しておくと役立つでしょう。

データサイエンティストに関連する資格には以下のようなものがあります。

統計検定2級以上
オラクルマスター
応用情報技術者試験
OSS-DB技術者認定試験
G検定・E資格
Python3 エンジニア認定データ分析試験

データサイエンティストにおすすめの資格は？試験の難易度・勉強法を調査！

2022.09.30

フリーランスデータサイエンティストの案件の探し方

晴れて独立し、フリーランスになったデータサイエンティストは、どのように案件を獲得すればよいのでしょうか。具体的な案件の探し方を紹介していきます。

フリーランスエージェントを利用する

1つはフリーランス向けエージェントを利用するという手があります。エージェントは、フリーランスとクライアント企業の間に入って案件の受発注をスムーズに行えるよう仲介するサービスです。

エージェントは、普段から多種多様な企業の案件が集まっているため、自らが営業をせずとも案件獲得が容易になり、仕事に専念できるようになります。確定申告サポートなどの案件紹介以外のサービスを用意しているところもあります。

また、エージェントを利用すると、希望する案件を紹介してもらうことのほかに、キャリアに関するカウンセリングや今後の業務についてのコンサルティングにも応じてもらえます。相談相手がおらず、孤独になりがちなフリーランスにとって、さまざまな悩みを聞いてくれる専属エージェントは心強い味方になるでしょう。

フリーランスエージェントおすすめ18選！職種別に比較して一覧紹介

2022.11.01

弊社ITプロパートナーズもエンジニアを中心とした総合フリーランスエージェントです。高単価な案件はもちろん、週2日〜リモート稼働などフレキシブルな案件を取り揃えています。

フリーランスとして案件獲得を希望されている方はぜひお気軽にご相談ください。あなたにぴったりの案件をご紹介させて頂きます。

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クラウドソーシングを利用する

クラウドソーシングサービスを利用して、案件を獲得するという方法もあります。クラウドソーシングとは、インターネット上で企業が不特定多数に業務をアウトソーシングする形態です。

クラウドワークス、ランサーズ、ココナラなどが有名なクラウドソーシングのプラットフォームですが、これらを利用してフリーランスが案件を受注する方法は今や一般的になってきました。

クラウドソーシングサイトの活用は、案件を獲得しやすい反面、データサイエンティストの仕事としては単価が低いことが多いので、その点は注意が必要です。データサイエンティストの案件はもともと高単価なのですが、クラウドソーシングサイトで募集されている案件はそこまで高度なスキルが求められないものも多々あり、その分単価が抑えられているといえます。

クラウドソーシングサイトおすすめ15選！初心者が副業で稼ぐコツとは

2023.08.23

知人・友人・前職などからの紹介

前章で少し触れたように、友人・知人や以前勤めていた会社の同僚・取引先などから紹介を受け、案件を受注する方法もあります。

データサイエンティストの数自体がまだまだ少ない日本では、コネを使って担い手を探そうとする企業も多く、人づてに案件が紹介されるケースが多くあります。そうした点でも「人脈を持っている」ということは、フリーランスにとって強いアドバンテージになるのです。

フリーランスのデータサイエンティストの案件獲得に役立つサービス

フリーランスのデータサイエンティストの案件獲得に役立つサービスが気になっている方も多いでしょう。ここではそれぞれのサービスの特徴や該当の案件数、単価感などを解説します。なお、以下に記載する情報はいずれも執筆（2023年2月）時点です。

ITプロパートナーズ

ITプロパートナーズは、IT起業家・フリーランスの自立を支えるエージェントサービスです。登録者に専属エージェントを配置しており、希望に合った案件を紹介いたします。また、ITプロトータルサポートなど、福利厚生面が充実しているのも大きな強みです。

ITプロパートナーズに掲載しているデータサイエンティストの案件数は67件で、週2日から働けるものや高単価のものなど、案件の種類も多種多様です。例えば「美容系口コミ・予約アプリのデータサイエンティスト」（週3日から）の場合、想定月収は最大60万円となっています。

他にも、フルタイム稼働の案件はもちろん、フルリモートなど柔軟な働き方を実現できる案件も多数取り扱っています。実務経験は必須になりますが、その分高単価な案件の獲得が可能です。興味がある方はまず無料登録から案件を閲覧してみてください。

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BIGDATA NAVI

BIGDATA NAVIは、フリーランス向けの求人サービスです。データサイエンスの分野に特化しているのが最大の特徴であり、データサイエンティストに関する案件を集中して探せます。機械学習やデータ分析など、AIに関する案件を豊富に取り扱っているため、高単価を狙いたいといった方にもおすすめでしょう。

BIGDATA NAVIのデータサイエンティストの案件数は91件で、想定月収100万円を超える高単価案件もあります。例えば、「自社統計分析ツールプロダクトにおけるデータサイエンティスト（統計）」（週2日から）の案件であれば、想定月収は最大120万円です。

レバテックフリーランス

レバテックフリーランスは、IT系・Web系のフリーランスエンジニアに特化した求人サービスです。高単価で働きやすい案件が揃っているのはもちろん、レバテックフリーランス独自の福利厚生パックを提供しているのも特徴となっています。フリーランスが不安を抱えやすい税金面やヘルスケアなど、幅広い福利厚生が受けられるのは大きなメリットでしょう。

レバテックフリーランスのデータサイエンティストの案件数は586件で、「案件の豊富さ」がポイントです。「統計/統合型プロモーション分析ツール開発」（週2日から）の求人・案件の場合、想定月収は最大85万円となります。

クラウドテック

クラウドテックは、クラウドソーシングサービスのクラウドワークスが運営している求人サービスです。クラウドソーシングの分野に強みを有しており、リモート案件を多く取り扱っているのが特徴といえます。また比較的経験が浅い人でも取り組みやすい案件が多いため、初心者でも比較的参入しやすいサービスです。

クラウドテックのデータサイエンティストの案件数は21件で、Pythonを使用する案件が比較的多く見られます。

フリーランスのデータサイエンティストが案件紹介サイトを選ぶポイント

フリーランスのデータサイエンティストとして継続的に案件を獲得し安定して稼ぐには、自分に合った案件紹介サイトへの登録が必須です。次では、案件紹介サイトを選ぶ際のポイントを紹介します。

案件数

案件数が多いサービスなら、採用される可能性や自分に合った仕事を受けられる可能性を高められます。案件数が少ないサービスでは競争が激しいため、競合と差別化できるスキルや実績がなければ継続的に案件を受けるのは難しいでしょう。

また、案件数が多ければミスマッチの少ない案件が受けられます。業務の内容もそうですが、稼働日数や時間など自分に合った働き方ができる案件に出会える可能性もあるのです。

案件単価

案件単価にも注目して選びましょう。案件紹介サイトにはそれぞれ特徴があり、案件単価も異なります。おおよその相場はありますが、少しの差でも長期的には大きな金額の差が生じるため、案件単価にも注目してサービスを選びましょう。

また、ほとんどのサービスでは登録・利用料は無料ですが、案件の報酬に手数料がかかります。サービスによって異なるので、手数料の割合で選ぶのもポイントです。

案件のレベル

自分が対応できるレベルの案件を扱っているかも重要です。レベルが合わないサービスでは仕事を受けられなかったり報酬が低かったりなどして効率的に稼げません。

フリーランスは即戦力と求められる人材なので、実績が重視される傾向にあります。そのため、高単価案件が多いからという理由で自分に合わないサービスに登録しても、仕事を受けられない可能性があるのです。

初心者の場合、まずは比較的簡単な案件が募集されているクラウドソーシングサービスで実績を重ねるとよいでしょう。そして実績がついたうえで、高単価案件を扱うエージェントサービスを利用するなど、少しずつ段階を踏んでいく行動が地に足のついた戦略だといえます。

サポート体制

サポート体制で選ぶのもポイントです。自分のキャリアをしっかりと理解して案件を紹介してくれたり、キャリアに迷ったときに相談や提案してくれたりするサービスもあります。

また、フリーランスになりたてのときは、クライアントとの契約や折衝、請求業務、確定申告など慣れない事務作業も自分で対応しなければなりません。案件紹介サイトによっては、これらの業務をサポートしてくれるサービスもあります。サポートを受ければ、仕事だけに集中できる環境がつくれるでしょう。

勤務形態・募集地域

勤務形態や募集地域も選ぶポイントです。リモート案件の扱いはあるのかなど、自分が希望する働き方に合った案件があるサービスを選びましょう。また、リモート案件といってもフルリモートだけでなく、一部リモートの勤務形態を採用している案件もあるためこまかにチェックが必要です。常駐勤務を希望する場合は、通いやすい場所での仕事があるのかも重要です。

フリーランスのデータサイエンティストが単価を上げる方法

フリーランスとして歩み始めた当初は、比較的低価格の案件であったとしても、あえて引き受ける場面があるかもしれません。それでも、経験の積み重ねとともに単価を上げていく努力をしていくことが必要になります。

データサイエンティストとして案件の単価を上げる方法を解説します。

データサイエンティストとしてのスキル向上

前章で述べた関連資格を取得し、スキルを向上させることは、データサイエンティストとして案件の単価を上げる材料となりえます。

知識やスキルを証明する意味でも、実務経験や保有している資格はしっかりとクライアントに示すようにしましょう。

プロジェクトマネージャーなどを経験し、市場価値を上げる

実務経験を積み重ね、仕事で結果を出していけば、クライアントの信頼を勝ち得ることになります。さらにその仕事の質が高ければ高いほど評価は上がり、データサイエンティストとしての市場価値も高まります。

プロジェクトマネージャーなどの責任ある立場で案件に関わり、成果を上げていくことで、一流のデータサイエンティストとして認められていくことになります。

コンサルティング能力を身につける

データサイエンティストとしての仕事のゴールは、クライアント企業が抱える課題解決のための提言になります。それをなしえるためには、単なるエンジニアのスキルだけでは決定的に足りません。クライアントへのヒアリング能力、論理的思考能力、プレゼンテーション能力などの総合力、つまりビジネスコンサルタントとしての力量が求められるのです。

クライアント企業の真のニーズを満たすことに成功すれば、継続的な案件獲得にもつながるでしょうし、案件の高単価化も可能になるでしょう。

英語を身につけ海外企業の案件を獲得する

英語を身につけて、外資系企業の案件を獲得するという方法もあります。海外、特にアメリカでは、日本よりもデータサイエンスの必要性が企業の共通認識となっており、データサイエンティストのニーズも高い傾向にあります。

外資系企業は社内公用語が英語であることが多く、ドキュメントやレポートも英語が求められることが少なくありません。データサイエンティストとしてのスキルにプラスして、英語スキルを身につけることで希少価値が生まれ、外資系企業の案件獲得を狙えます。

外資系企業の案件は高単価であることが多く、データサイエンティスト＋英語の組み合わせは、難易度は高いですが高収入を実現する道であるといえます。

フリーランスのデータサイエンティストのキャリアパス

フリーランスのデータサイエンティストは、どのようなキャリアパスを描いていくのか、気になっている方も多いでしょう。

ここでは「コンサルタント」「マーケター」「クオンツ」「AI開発エンジニア」の4つに触れ、それぞれの仕事内容や違い、難易度について解説します。

コンサルタント

コンサルタントは、クライアントの課題を解決する職種です。データサイエンティストとして培ったスキルは、いわゆる専門知識であり、それを生かした仕事ができます。社内に向けて業務を行うデータサイエンティストとは異なり、社外のクライアントに向けて戦略を提案するのがコンサルタントの仕事です。

コンサルタントは、クライアントと仕事をしなければならないため、データサイエンスの基礎だけでなく高いビジネス力も求められます。もちろん難易度は低くありませんが、データサイエンティストからコンサルタントへのキャリアパスは、定番の1つでもあります。

フリーランスコンサルタントになるには？年収やメリット・デメリット

2023.02.16

マーケター

マーケターは、統計に関する専門的な知識を生かして、自社のマーケティングを最適化する職種です。データサイエンスの知見を用いるデータサイエンティストから一歩進み、「データサイエンスの知見を生かしたマーケティング」を使って課題を解決します。マーケティングに特化している点で、データサイエンティストとは仕事内容が異なります。

データサイエンスの知識に加えて、マーケティングのスキルが必要になるため、比較的ハードルは高いといえます。